Python 是一種簡單易學(xué)但強大的編程語言，現(xiàn)在被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析和人工智能領(lǐng)域。下面就介紹一些有趣的數(shù)據(jù)使用 Python 處理的例子。

import random
# 隨機生成 10 個不同整數(shù)
nums = random.sample(range(1, 101), 10)
# 打印出這些數(shù)中的最大值和最小值
print("Max number is", max(nums))
print("Min number is", min(nums))

以上代碼使用 Python 的 random 模塊隨機生成了 10 個不同的整數(shù)，并使用內(nèi)置函數(shù) max() 和 min() 分別找出這些數(shù)的最大值和最小值。

import urllib.request
import json
# 獲取疫情信息 API
url = "https://api.covid19api.com/summary"
response = urllib.request.urlopen(url)
data = json.loads(response.read())
# 打印全球總感染數(shù)和總死亡數(shù)
global_total_confirmed = data["Global"]["TotalConfirmed"]
global_total_deaths = data["Global"]["TotalDeaths"]
print("Total confirmed cases globally:", global_total_confirmed)
print("Total deaths globally:", global_total_deaths)

以上代碼通過訪問一個 COVID-19 信息 API，使用 urllib 和 json 模塊從中獲取數(shù)據(jù)，并打印出全球總感染數(shù)和總死亡數(shù)。

import pandas as pd
# 讀取一個 CSV 文件
df = pd.read_csv("data.csv")
# 打印出前 5 行數(shù)據(jù)
print(df.head())

以上代碼使用 Python 的 pandas 模塊讀取了一個 CSV 文件，并使用 DataFrame 的 head() 方法打印出前 5 行數(shù)據(jù)。

Python 能夠處理各種數(shù)據(jù)，包括數(shù)字、字符串、列表、字典、元組、集合等等。使用 Python 處理數(shù)據(jù)非常方便，也是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)常用的編程語言之一。